浅谈Restaking赛道后续发展:AVS落地赋能为正途?

Odaily星球日报Xuất bản vào 2024-05-10Cập nhật gần nhất vào 2024-05-10

Tóm tắt

如何看待Restaking行业现状以及后续可能性的变局?

原文作者:Haotian(X:@tmel0211

最近,一系列因素包括: @eigenlayer  的空投预期落地、 @RenzoProtocol 上线后表现不及预期,以及其他 Restaking 的 Fomo 情绪降低,都无疑给 Restaking 再质押赛道降了降温。如何看待 Restaking 行业现状以及后续可能性的变局?接下来,我简单分享几个观点:

1)Restaking 赛道确实经历了一段很长时间的非理性繁荣发展,从积分大战到 ETHFI、Renzo、Puffer、Swell 等被寄予高市场厚望,再质押赛道陷入了一个抢夺原生 ETH 和 LST 凭证的“锁流动性”数据秀场模式,仿佛谁能吸引更多的资产锁入,谁就能在未来创造更大的预期价值,因此得到一个进入市场的更高估值?

在我看来,这个价值估算标准离大谱,都忽略了一个本质,锁 LST 凭证这类资产给积分创造了不了增量价值,背后的 AVS 网络市场局面能够打开,真正创造出收益才是价值显现的开始。很显然,非理性情绪下,大家的预期和焦点并没有放在 AVS 的落地应用层面,取而代之用吸引流量和资产的方式换来的高预期,并得不到有效支撑;

2)Eigenlayer 的仓促发 Token,而且提出了 intersubjective 的创新范式,实在说这个 Token 发行在我看来像是专门为“灭火降温”而来。因为若 Restaking 积分乐高大战进一步妖魔化,带给 Eigenlayer 的压力也会被指数级放大,一旦 Eigenlayer 在未来发展过程中风吹草动都会引发再质押行业诱发连锁共振危机。

Eigenlayer 发 Token 预期的落地,会明显让积分大战这类 Fomo 风气降温,让市场把注意力聚焦到再质押的支撑点 AVS 网络效应的增长本质上。

3)AVS(主动验证服务),简单而言,是从以太坊的上万个节点运维商当中筛选出部分节点,做一些相应的软硬件及技术服务能力增强,进而让这些 Validators 在维持其原本以太坊共识的基础上,新增拓展一些维系其他 Rollup 等网络安全的服务能力,进而获得额外收益的可能性。(相当于从大量“矿工”中抽象出一些“矿池”然后做一些业务拓展)

AVS 网络可以理解成在以太坊基础 Infra 层当中做了一些“中间件”服务强化,让一些节点联合起来,可以做去中心化 Sequencer、去中心化 Oracle 等等服务能力的“封装”以及商品化输出。理论上,只要 AVS 所辖节点的能力边界足够大,只要在以太坊的大共识框架内,可以拓展的应用落地场景将非常可观。

再通俗理解,原先这些中间件网络需要外部共识构建来接入,现在直接让以太坊的底层基础设施可兼备这样的服务能力,而且其又能代表一定以太坊安全共识。AVS 节点强化应用范式,可以视为一次给以太坊增加业务拓展能力的潜力方向,但它的重点在节点服务能力增强,以及 AVS 网络服务能力的真正落地并产生效益转化。而并非 AVS 带来的附属质押再质押以及积分 War 预期属性。

4)事实上,AVS 节点强化应用范式,在以太坊网络之外,也都有所体现:比如: @MarlinProtocol 通过分布式节点增强,可以实现为一些 AI 模型训练需求方提供租用算力支持;又比如: @FlareNetworks 通过增强其链下分布式 Oracle 节点能力,可以让 Oracle 节点直接集成 EVM 网络和链上生态打通,开辟 Oracle As A Service 的叙事方向。(抽空再详细跟进分析解读)

这些原本在幕后在底层的节点运维方进行能力强化增强后,可以为原链带来更广泛的业务增长能力。

回过头来来看,原本 Eigenlayer 原本做再质押只是为了给其 EigenDA(首个 AVS)提供基础安全能力,却不曾想却打开了再质押的“潘多拉魔盒”:消极面看,若不加引导和控制,再质押的虚假繁荣会进一步放大以太坊网络潜在的流动性危机;积极面看,从 AVS 节点能力增强视角来解读,Restaking 确实会给区块链生态系统注入全新的叙事方向和想象空间。

这才是再质押赛道的未来吧,无它。

Note:若您对 Restaking 再质押赛道缺乏系统了解,推荐订阅参考web3 caff 的万字研报,全景式拆解 Eigenlayer 引领的再叙事赛道情况,背后的原理以及发展趋势等等。

Nội dung Liên quan

JD.com và Cựu CTO của OpenAI Mira Murati đặt cược vào cùng một đường đua AI

Hãy tưởng tượng một AI có thể chủ động nhìn thấy và hành động trong thế giới vật lý, thay vì chỉ thụ động trả lời câu hỏi. Đây chính là tương lai mà JoyAI-VL-Interaction của JD.com hướng đến – mô hình tương tác ngôn ngữ hình ảnh toàn diện đầu tiên trên thế giới mã nguồn mở. Khác với mô hình hội thoại "luân phiên" truyền thống, JoyAI-VL-Interaction có thể xử lý luồng video liên tục, tự chủ đưa ra quyết định: khi nào nên phản hồi, khi nào nên im lặng và khi nào nên giao nhiệm vụ phức tạp cho mô hình hậu trường. Nó giải quyết một vấn đề cốt lõi: trong thế giới thực, nhiều sự kiện quan trọng (như người già ngã, hỏa hoạn) xảy ra quá nhanh, không cho phép con người kịp đặt câu hỏi. JD.com và Thinking Machines Lab của cựu CTO OpenAI Mira Murati gần như đồng thời nhận ra xu hướng này, khẳng định tầm quan trọng của việc biến khả năng tương tác thành năng lực cốt lõi của AI. JD.com đặt ngôn ngữ hình ảnh vào vị trí trung tâm, coi đó là "phương thức điều khiển chính" để AI ra quyết định chủ động. Mô hình 8B tham số này được thiết kế nhẹ, dễ triển khai (chỉ cần card đồ họa 3090), phù hợp cho các ứng dụng như chăm sóc người già/trẻ em, hỗ trợ người khiếm thị, bình luận sự kiện thể thao, giám sát cửa hàng và điều khiển robot. Nó đóng vai trò như một lớp tương tác tiền trạm, xử lý giao tiếp tức thời và phân phối tác vụ phức tạp. Động thái mã nguồn mở toàn bộ (mô hình, hệ thống suy luận, dữ liệu) của JD.com nhằm mục đích thúc đẩy hệ sinh thái ứng dụng. Lợi thế then chốt của JD nằm ở khối tài sản dữ liệu khổng lồ từ thế giới vật lý – hàng nghìn kịch bản thực tế trong bán lẻ, logistics, chăm sóc sức khỏe và công nghiệp. Công ty đang đẩy mạnh thu thập 10 triệu giờ video chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thể hiện. Bằng việc kết hợp JoyAI-VL-Interaction (hiểu và tương tác) với JoyAI-Echo (tạo sinh video) đã công bố trước đó, JD.com đang định vị mình không chỉ là một nhà phát triển mô hình, mà còn là một trung tâm vận hành thế giới vật lý, nơi AI học hỏi và phục vụ trong các ngữ cảnh thực.

marsbit5 phút trước

JD.com và Cựu CTO của OpenAI Mira Murati đặt cược vào cùng một đường đua AI

marsbit5 phút trước

Google bán TPU, các ông lớn muốn sản xuất “token giá rẻ” bằng chip AI

Google đã bắt đầu bán trực tiếp chip TPU tự nghiên cứu và phần cứng điện toán AI đi kèm cho các trung tâm dữ liệu và khách hàng bên thứ ba. TPU (Tensor Processing Unit) là chip được thiết kế chuyên biệt cho các phép toán ma trận và tensor trong AI, giúp xử lý tính toán hiệu quả cao. Việc này cho phép Google cung cấp năng lực điện toán với hiệu suất cao và chi phí thấp hơn, góp phần tạo ra "token giá rẻ" cho các mô hình AI như Gemini, từ đó cạnh tranh trực tiếp với OpenAI. Động thái của Google được xem như một đòn tấn công vào thị phần của NVIDIA, đặc biệt trong phân khúc điện toán AI có tính kinh tế cao. Trong khi NVIDIA thống trị nhờ hệ sinh thái CUDA toàn diện, Google tập trung đóng gói TPU cùng kinh nghiệm xây dựng trung tâm dữ liệu và nền tảng phần mềm thành một giải pháp hệ thống hoàn chỉnh, nhắm đến các doanh nghiệp muốn tự xây dựng năng lực điện toán. Xu hướng này phản ánh sự chuyển dịch trong ngành: điện toán AI đang dần trở thành một tài nguyên cơ bản như điện hay nước. Do đó, cuộc cạnh tranh không còn chỉ là về chip mạnh nhất, mà là về hệ thống có thể cung cấp điện toán với hiệu quả chi phí tối ưu nhất. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Google, Huawei Cloud hay Alibaba Cloud đang nỗ lực xây dựng hệ sinh thái phần cứng và phần mềm khép kín của riêng mình, với mục tiêu cuối cùng là giảm chi phí token và mở rộng phổ cập AI.

marsbit7 phút trước

Google bán TPU, các ông lớn muốn sản xuất “token giá rẻ” bằng chip AI

marsbit7 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片